Telusuri profil teknologi beserta ringkasan dan rujukannya.
Pembelajaran penguatan invers memakai demonstrasi dan preferensi untuk mengestimasi tujuan serta dinamika keputusan agen, sehingga perilaku dapat dianalisis pada keadaan yang belum diamati.
Dasar matematis pembelajaran penguatan multitugas diteliti untuk menentukan kapan berbagi struktur tugas mengurangi kebutuhan data dan komputasi dibandingkan belajar secara terpisah.
Kajian transformer dengan loop, memori, dan alat eksternal menghubungkan kapasitas representasi, pembelajaran autoregresif, serta optimasi untuk penalaran komposisional yang lebih dapat dijelaskan.
UnionLabs memadukan federasi awan pusat dan sumber daya tepi untuk akses jarak jauh ke testbed nirkabel heterogen.
Accel-Sim diperluas dengan model GPU modern, sampling beban kerja, dan rincian simulasi bertingkat untuk mengevaluasi akselerator secara akurat serta skalabel.
Sheaf Laplacian pada hipergraf mengakomodasi keragaman opini dan jalur komunikasi dalam model difusi kelompok serta arsitektur jaringan neural baru.
Keamanan IoT menggunakan korelasi pengindraan multimodal untuk pembentukan kunci, validasi masukan sensor, dan integrasi modalitas baru.
Input bahasa isyarat, pengujian akustik, dan kendali akses multiuser situasional dikembangkan untuk meningkatkan aksesibilitas serta keselamatan interaksi dengan asisten virtual rumah.
Permukaan pemantul cerdas dan friendly jamming dirancang untuk meningkatkan perbedaan kanal pengguna sah serta penyadap pada jaringan IoT sangat padat.
Koordinasi parkir dan carpooling memanfaatkan digital twins pengguna serta ukuran kedekatan personal untuk mengelola permintaan perjalanan tanpa bertumpu pada tarif.
Manipulasi udara menggabungkan model penerbangan berbasis fisika, perencanaan aman, dan gripper penyerap energi untuk menangkap objek yang bergerak.
Protokol secure multiparty computation dan enkripsi homomorfik penuh dikembangkan untuk melatih generator data sintetis serta mengevaluasinya tanpa membuka data asli.
SAGE mengembangkan akselerator modular yang memisahkan parameter terbuka dan komponen fine-tuned model fondasi untuk eksekusi lebih aman pada perangkat konsumen.
Anotasi teks otomatis berpandu graf pengetahuan dipadukan dengan segmentasi citra medis melalui penyelarasan fitur dan pembelajaran dua arah.
Pembelajaran aktif dan supervisi lemah diteliti untuk mendeteksi kanker payudara pada citra ultrasound berderau tanpa ketergantungan penuh pada anotasi kotak batas.
Rancangan jaringan NextG menggabungkan komputasi tepi tanpa server, privasi diferensial, dan komputasi melalui udara untuk pembelajaran terfederasi.
Sensor terinspirasi biji dandelion dirancang untuk menyebar melalui angin dengan bantuan UAV, menggabungkan pengindraan, komunikasi dan pemanenan energi di medan sulit.
Kendali interaction-aware jaringan listrik dan kendaraan listrik menggabungkan reinforcement learning multiagen, permainan mean-field, serta insentif berdasarkan graf dan nilai Shapley.